thesis p10
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f12fc137e3
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dfcf11a0ce
@ -6,37 +6,40 @@
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\newlabel{Gemeinsames Label}{{1}{4}}
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\bibstyle{plainnat}
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\bibcite{abramowitz+stegun}{{Abramowitz} and {Stegun}(1964)}
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\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {10}Validierung}{9}}
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||||
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {10.1}Testdatenmenge}{9}}
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\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{9}}
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@ -1,4 +1,4 @@
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.23) 31 JUL 2013 15:15
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This is pdfTeX, Version 3.1415926-1.40.11 (MiKTeX 2.9) (preloaded format=pdflatex 2013.7.23) 5 AUG 2013 13:58
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entering extended mode
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**TUDthesis.tex
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.tex"
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@ -811,33 +811,45 @@ Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--8
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<pic/overview.png, id=25, 866.23625pt x 636.3775pt>
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File: pic/overview.png Graphic file (type png)
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<use pic/overview.png>)
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[3]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/relatedwork.tex"
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)
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Underfull \vbox (badness 1694) has occurred while \output is active []
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) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/daten.tex"
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--5
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[3]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/daten.tex"
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Overfull \hbox (2.61195pt too wide) in paragraph at lines 1--18
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[]
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Overfull \hbox (2.61195pt too wide) in paragraph at lines 12--24
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\T1/5ch/m/n/9.5 Abbiegewahrscheinlichkeiten von Mi-cha-el Scholz. Wur-den duch
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Lö-sung des Kreu-zungs-glei-chungs-sys-tem be-stimmt.Dabei
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[]
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--18
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 12--24
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[]
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) [4 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview.png
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>] ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex"
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 5--6
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[4 <C:/Daten/source/college/ss2013/Bachelor Thesis/thesis_ug/pic/overview.png>]
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) ("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/modell.tex"
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 1--3
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[]
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[5])
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Underfull \hbox (badness 10000) in paragraph at lines 4--5
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[]
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LaTeX Font Info: Try loading font information for TS1+5ch on input line 28.
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("C:\Program Files\tuddesign\texmf\tex\latex\tex-tudfonts\softmake\charter\ts15
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ch.fd"
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File: ts15ch.fd 2008/06/23 Fontinst v1.927 font definitions for TS1/5ch.
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) [5]) [6]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/datenmodell.tex"
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[6])
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex"
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[7])
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/berechnung.tex")
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[8]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/visualisierung.t
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ex")
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\tex/validierung.tex"
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@ -854,29 +866,29 @@ ge-samm-ten Stadt Darm-stadt -Fremde Stadt -Flu
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[]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.bbl"
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[8]) [9]
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[9]) [10]
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("C:\Daten\source\college\ss2013\Bachelor Thesis\thesis_ug\TUDthesis.aux") )
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(\end occurred inside a group at level 1)
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### simple group (level 1) entered at line 36 ({)
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### bottom level
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Here is how much of TeX's memory you used:
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7234 strings out of 494019
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112654 string characters out of 3145626
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||||
7259 strings out of 494019
|
||||
113083 string characters out of 3145626
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||||
200902 words of memory out of 3000000
|
||||
10292 multiletter control sequences out of 15000+200000
|
||||
123846 words of font info for 70 fonts, out of 3000000 for 9000
|
||||
10313 multiletter control sequences out of 15000+200000
|
||||
124163 words of font info for 71 fonts, out of 3000000 for 9000
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||||
714 hyphenation exceptions out of 8191
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||||
65i,12n,77p,643b,492s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
|
||||
65i,13n,77p,643b,468s stack positions out of 5000i,500n,10000p,200000b,50000s
|
||||
{C:/Program Files (x86)/MiKTeX/fonts/enc/dvips/fontname/8r.enc}
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<C:/Program Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/charter/5chr8a.pfb><C:/P
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rogram Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/charter/5chri8a.pfb><C:/Progr
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||||
am Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/frontpage/5fpm8a.pfb><C:/Program
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Files/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/frontpage/5fpr8a.pfb><C:/Program Fil
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es/tuddesign/texmf/fonts/type1/softmake/stafford/5sfr8a.pfb>
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Output written on TUDthesis.pdf (11 pages, 1551249 bytes).
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Output written on TUDthesis.pdf (12 pages, 1553782 bytes).
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PDF statistics:
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69 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
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72 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
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0 named destinations out of 1000 (max. 500000)
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23 words of extra memory for PDF output out of 10000 (max. 10000000)
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Binary file not shown.
Binary file not shown.
@ -3,33 +3,37 @@
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\contentsline {section}{\numberline {3}Einleitung}{3}
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\contentsline {section}{\numberline {4}Related Work}{4}
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\contentsline {section}{\numberline {5}Daten}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.1}Sensorwerte}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {5.2}Abbiegewahrscheinlichkeiten}{4}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Generelle \"Uberlegungen zu einem Straßenmodell}{5}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Modellkreuzung}{5}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}graphische Aufbereitung einer Kreuzung}{5}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Modell der Ministadt}{5}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.5}Modell als Graph}{5}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.6}Modell als Matrix}{6}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Daten f\"ur das Modell}{6}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereitung der Daten}{6}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.1}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{6}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.2}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{6}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.3}Geographischer Ausschnitt der Daten}{7}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {8}Berechnung}{7}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Das Zeitproblem}{7}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Ans\"atze}{7}
|
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.1}Markov-Ketten HMM}{7}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.2}Neuronale Netze}{7}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.3}Gleichungssystem}{7}
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\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Lineares Gleichungssystem}{7}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{7}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.1}Modell der Ministadt}{5}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2}Modell als Graph}{6}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.1}Kreuzungsübersicht}{6}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.2.2}Kreuzung}{6}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3}Modell im Computer}{6}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {6.4}Modell als Matrix}{6}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.1}Verbindungsmatrizen}{6}
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\contentsline {subsubsection}{\numberline {6.4.2}Berechnungsmatrizen}{7}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {7}Daten f\"ur das Modell}{7}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {7.1}Aufbereitung der Daten}{7}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.1}Aufbereiten der Induktionsschleifenwerte}{7}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.2}Aufbereiten der Abbiegewahscheinlichkeiten}{7}
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||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {7.1.3}Geographischer Ausschnitt der Daten}{8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {8}Berechnung}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.1}Das Zeitproblem}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.2}Ans\"atze}{8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.1}Markov-Ketten HMM}{8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.2}Neuronale Netze}{8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.2.3}Gleichungssystem}{8}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.3}Lineares Gleichungssystem}{8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.1}Gleichungen innerhalb einer Kreuzung}{8}
|
||||
\contentsline {subsubsection}{\numberline {8.3.2}Gleichungen zwischen Kreuzungen}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.4}Lineares Gleichungssystem als Graph}{8}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{8}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{8}
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||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Validierung}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.1}Testdatenmenge}{8}
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||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{8}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{8}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {8.4}Lineares Gleichungssystem als Graph}{9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {9}Visualisierung}{9}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.1}Visualisierung des Graphen}{9}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {9.2}Visualisierung des Graphen mit Geoinformationen}{9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {10}Validierung}{9}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.1}Testdatenmenge}{9}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.2}Verkehrszählung}{9}
|
||||
\contentsline {subsection}{\numberline {10.3}Validierung der Verkehrsaufkommensvorhersage}{9}
|
||||
\contentsline {section}{\numberline {11}Ausblick}{9}
|
||||
|
||||
@ -1,8 +1,14 @@
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||||
Die zur Verfügung stehenden Daten sind die Induktionswerte load und count aller Induktionsschleifen auf den Straßen von Darmstadt. Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verfügung.\\
|
||||
Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für jede Induktionsschleife zur Verfügung. Diese Daten sind über alle Messungen gemittelt. Ermittelt wurden die Daten laut der Stadt Darmstadt mithilfe von Video Überwachung und Auswertung dieser. Diese Daten liegen in PDF-Format vor.
|
||||
[BILDCSV]
|
||||
Die Gültigkeit der Induktionsschleifenwerte wird vorausgesetzt(prüfung bei validierung). Bei den Abbiegewahrscheinlichkeiten werden Ungenauigkeiten angenommen. Dies Begründet sich zum einen in der Messtechnik(Videoüberwachung) und zum anderen durch die starke Mittelung.
|
||||
Die zur Verf"ugung stehenden Daten sind die Induktionswerte load und count aller Induktionsschleifen auf den Straßen von Darmstadt. Diese Daten werden im Minutentakt gemessen und stehen in CSV-Format zur Verf"ugung.\\
|
||||
Desweiteren stehen gemittelte Abbiegewahrscheinlichkeiten für einige der Induktionsschleifen zur Verfügung. Diese Daten sind über alle Messungen gemittelt. Ermittelt wurden die Daten laut der Stadt Darmstadt mithilfe von Video Überwachung und Auswertung dieser. Diese Daten liegen in PDF-Format vor.
|
||||
Die Gültigkeit der Induktionsschleifenwerte wird ersteinmal vorausgesetzt, im Kapitel Validierung wird die Genauigkeit der Sensoren nochmals untersucht. Bei den Abbiegewahrscheinlichkeiten werden Ungenauigkeiten angenommen. Dies Begründet sich zum einen in der Messtechnik(Videoüberwachung) und zum anderen durch die starke Mittelung.
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\\
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||||
\subsection{Sensorwerte}{
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||||
[BILDCSV]
|
||||
}
|
||||
\subsection{Abbiegewahrscheinlichkeiten}{
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||||
[BILD PDF]
|
||||
}
|
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|
||||
Abbiegewahrscheinlichkeiten an den einzelnen Sensoren. Diese Daten wurden im Auftrag der Stadt Darmstadt erhoben. Die Daten sind auf alle vorhandenen Zählungen(Video) gemittelt.
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||||
In diesem Kapitel wird die Handhabung der Daten beschrieben und welche Schritte durchzuführen sind um diese nutzbar zu machen. Um die Problemstellung zu vereinfachen wurden nicht alle Kreuzungen betrachtet, sondern nur ein Teil der Stadt Darmstadt. Diese geographische Vorgabe führt dazu, dass die zu betrachtende Datenmenge wesentlich kleiner wird.\\
|
||||
BILD MIT AUSSCHNITT\\
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@ -1,10 +1,21 @@
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||||
Die Masse an Autos auf den Straßen wird zunehmend zu einem Problem. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrsämter. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Straße erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuführen und den Verkehr zu untersuchen.\\
|
||||
Die Masse an Autos auf den Straßen wird zunehmend zu einem Problem[ZTAT]. Aus diesem Grund ist die Analyse und Optimierung des Verkehrs ein wichtiger Bestandteil der Arbeit der Verkehrsämter und enige Firmen haben sich auf dieses Thema spezialisiert. Moderne Ampelanlagen und Sensorik in der Straße erlaubt es heute eine solche Analyse durchzuführen und den Verkehr zu untersuchen.\\
|
||||
Die Stadt Darmstadt hat in vielen ihrer Kreuzungen sog. Induktionsschleifen integriert.
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||||
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||||
[ERKLÄRUNG INDUKTIONSSCHLEIFE]
|
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Diese Induktionsschleifen messen, wie viele Autos über den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor belegt war[Auto steht drauf]. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Ampelphasen vorgegeben sind, allerdings die Länge dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies führt zu einem flüssigerem Verkehr und Apeln sind nur so lange grün, wie es benötigt wird.
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||||
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Diese Induktionsschleifen messen, wie viele Autos über den Sensorbereich gefahren sind, und wie lange der Sensor durch ein darauf stehendes Auto belegt war. Diese Daten werden direkt von den Ampeln benutzt, da diese 'adaptiv' gesteuert sind. Das bedeutet, dass die Reihenfolge der Ampelphasen vorgegeben sind, allerdings die Länge dieser sich aus den Sensorwerten ergibt. Dies führt zu einem flüssigerem Verkehr und die Ampeln sind nur so lange grün, wie es benötigt wird um alle wartenden Autos über die Kreuzung zu befördern
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Diese Sensorwerte werden in dieser Arbeit nicht zur Ampelsteuerung, aber für die Vorhersage von Verkehr benutzt.
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Die Problematik die sich auftut ist, dass nicht alle Straßen und Kreuzungen mit Induktionsschleifen ausgestattet sind. Man möchte allerdings Verkehrswerte für diese nicht bekannten Bereiche wissen, oder von einem Messpunkt auf die Belegung der Straße schließen können.
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Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verfügung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung dieser Daten und untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Desweiteren wird versucht für eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr dann aussieht.
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Die Stadt Darmstadt stellte ihre Sensordaten auf Anfrage zur Verfügung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Auswertung dieser Daten und untersucht inwieweit der Verkehr anhand dieser Daten 'rekonstruiert' werden kann und mit welcher Genauigkeit. Außerdem wird versucht für eine kurze Zeitperiode in der Zukunft eine Vorhersage zu treffen, wie der Verkehr in einer Minute aussieht.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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\includegraphics[width=0.75\textwidth]{pic/overview}
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\caption{Ministadt, ausschnitt von Darmstadt der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird. Blau: die untersuchten Kreuzungen. (legende)}
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\label{Gemeinsames Label}
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\end{figure}
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Auch wenn alle Sensorwerte der Stadt Darmstadt zur Verfügung stehen wurde in dieser Arbeit nur ein kleiner Ausschnitt von Darmstadt betrachtet, die sog. 'Ministadt'. Sie erstreckt sich über neun Hauptkreuzungen und einige kleinere Kreuzungen. Dabei wurde der Ausschnitt auch so gewählt, dass enige Sonderfälle abgedeckt sind, wie z.b. eine Einbahnstraße.
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In der Stadt Darmstadt werden Induktionsschleifen vor den Ampelschaltungen verwendet,
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um die Kreuzung nach Verkehrsaufkommen zu steuern. Dabei ist jede Kreuzung autak und
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@ -22,12 +33,4 @@ Unbekannte Sensoren berechnen \\
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Verkehrsbelastung berechnen \\
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Abbiegewahscheinlichkeiten berechnen \\
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Zeitproblem \\
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aktuelle Diskussion über Blackbox im Auto.
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\begin{figure}[htbp]
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\centering
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\includegraphics[width=0.75\textwidth]{pic/overview}
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\caption{Ministadt, ausschnitt von Darmstadt der innerhalb dieser Arbeit betrachtet wird. Blau: die untersuchten Kreuzungen. (legende)}
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\label{Gemeinsames Label}
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\end{figure}
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aktuelle Diskussion über Blackbox im Auto.
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@ -1,58 +1,99 @@
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In diesem Kapitel werden verschiedene Modellierungen der Ministadt vorgestellt und erklärt. Die beiden diskutierten Modelle sind die Darstellung als Matrix und die als Graph. Diese beiden Darstellungen sind untereinander kompatibel, können also ineinander überführt werden.
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Dabei ist der Graph ein nützliches Werkzeug der Visualisierung während eine Matrixdarstellung der Berechnung dient.\\
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\cite{abramowitz+stegun}
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Da es sich bei dem zu Modellierenden um einen komplexen Zusammenhang handelt, ist eine Visualisierung sehr hilfreich, oder sogar unabdingbar, um den Gesammtzusammenhang zu erfassen und zu verstehen. Deshalb wird in dieser Arbeit sehr viel Wert auf den Visualisierungteil gelegt.\\
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In der Industrie eingesetzte Software zur Berechnung von Verkehrsflüssen, verwenden meistens ein sog. Micro Modell(ZITAT). Ein solches Micro Modell modelliert jedes einzelne Auto, um eine hohe Genauigkeit der Berechnung zu gewährleisten. Allerdings erfordert das neben sehr vielen Messwerten auch einen erheblichen Mehraufwand zur Modellierung.
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In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, welches in kritischen Bereichen(Kreuzungen: Autos wechseln Richtung) eine genauere Modellierung zulässt, während es in unkritischen bzw sensorlosen Bereichen eine ungenauere Modellierung zulässt.
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In dieser Arbeit wird eine Mischform aus Micro und Macro Modell vorgestellt, welches für Kreuzungen eine genauere Modellierung zulässt, während es für zwischen den Kreuzungen ein ungenauere Modellierung vornimmt. Dies ist sinnvoll, da nur im Kreuzungsbereich Sensoren zur Verfügung stehen, während zwischen Kreuzungen und kleinere Kreuzungen nicht mit Sensoren bestückt sind und aus diesem Grund keine qualifiziert Aussage über diese Straßen gemacht werden kann.
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\subsection{Generelle \"Uberlegungen zu einem Straßenmodell}{
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\subsection{Modell der Ministadt}{
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Um ein Modell zu erstellen, muss man sich der Realität bewusst werden und diese (partiell) im Computer abbilden (ZITAT). Für ein Straßenmodell bietet sich folgende Einheiten zur Modellierung an (ZITAT):
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\begin{enumerate}
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\item{Straße: Eine Straße, auf der Autos fahren dürfen. Sie ist nicht mit Sensoren bestückt. Es ist ein Ziel einen Verkehrswert für diese Einheit auszurechnen.}
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\item{Kreuzung: Eine Kreuzung enthält Sensoren, welche den Verkehr messen.}
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\item{Sensoren: Sensoren sind außschließlich an Kreuzungs Eingängen(Stadt Darmstadt).}
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\item{Kreuzung: Eine Kreuzung kann Sensoren beinhalten, welche den Verkehr messen.}
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\item{Sensoren: Sensoren sind ausschließlich an Kreuzungseingängen(Stadt Darmstadt).}
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\item{Unbekannte Sensoren/Virtuelle Sensoren: Punkte welche das Straßennetz aufspannen, für welche allerdings keine Messwerte vorliegen.}
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\end{enumerate}
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}
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\subsection{Modellkreuzung}{
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Als Modellkreuzung sei definiert eine Kreuzung, welche von jeder Seite dem Autofahrer die gleichen Optionen gibt.
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Dieses Modell wird im Kapitel 'Berechnung' nochmal aufgegriffen.
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}
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\subsection{graphische Aufbereitung einer Kreuzung}{
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eine Kreuzung graphisch
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}
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\subsection{Modell der Ministadt}{
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Bevor die Modellierung im Computer beginnen kann, ist es hilfreich manuell Zeichnungen von den Kreuzungen anzufertigen. Die gewählte manuelle Modellierung entspricht in etwa der, welche später im Computer entsteht.
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Kreuzungsübersicht graphisch
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Kreuzung graphisch
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Es hat sich aus Übersichtsgründen bewährt die Straße auf zwei Ebenen zu Modellieren.
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\begin{itemize}
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\item{Eine Übersicht über die Kreuzungen (Macro Modell). Hier sind uns keine Verkehrsdaten bekannt und es soll Ziel sein für dieses Macro Modell Werte zu berechnen.}
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\item{Eine Übersicht über eine Kreuzung (Micro Modell). Hier sind uns einige Daten bekannt(Sensorwerte). Ziel ist es unbekannte werte zu berechnen und diese auf das Macromodell zu übertragen.}
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\end{itemize}
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Bereits hier ist die zwei Schichtenmodellierung zu erkennen. Während ein Kreuzungsbild relative genau die Realität wiedergibt, so ist die Kreuzungsübersicht bzw die InterKreuzungs Ansicht relativ ungenau, da Seitenstraßen nicht modelliert werden und alle Kreuzungen als gleich weit entfernt modelliert werden. Die Modellierung einer Kreuzung ist dagegen wesentlich genauer, da sie die Realität realtiv gut abbilden (wegfallen von genauen orten - kreuzungs koordinaten).
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Diese Modellierung hat folglich zwei Genauigkeitsstufen.
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Auf Kreuzungen haben wir eine erhöhte Genauigkeit, da wir nur dort Sensoren haben.
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Der Zwischenkreuzungsgraph modelliert nun den Zusammenhang zwischen den Kreuzungen reduziert auf 'in welche Richtung kann das Auto von Kreuzung x fahren'. Dies entspricht auch der Sensorverteilung, die ausschließlich auf Kreuzungen auftreten und nicht auf Straßen zu finden sind.\\
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Die schwäche des Modells ist die Annahme, dass ein Auto in Luftlinie von eingangssensor zum Ausgangssensor fährt und keine geoinformationen über die Kante zur Verfügung stehen.
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}
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\subsection{Modell als Graph}{
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Graph unter benutzung von JGraphT \\
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Graph für kreuzungsübersicht (zwischen Kreuzung) \\
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Graph für innerhalb der Kreuzung \\
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Micro / Macro Modell
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Ein naheliegender Modellierungsansatz ist es, das Straßennetz als Graph zu Modellieren.
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Graphen sind sehr gut erforscht und es stehen viele Algorithmen auf Graphen zur Verfügung. Aus diesem Grund wurden Graphen als Basis der Modellierung gewählt.
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Es gilt das Straßennetz und die Sensoren in einen Graph zu überführen. Dabei sind Straßen Kanten und Kreuzungen Knoten.
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Innerhalb von Kreuzungen nehme ich eine Modellierung der Sensoren vor und bilde wieder einen Graphen, diesmal mit Verbindungen zwischen Sensoren als Kanten und Sensoren als Knoten.
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Um die zweistufen modellierung zu gewährleisten müssen zwei verschiedene Graphen generiert werden:
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\begin{itemize}
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\item{ein Kreuzungsübersicht}
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\item{viele Kreuzungen}
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\end{itemize}
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\subsubsection{Kreuzungsübersicht}{
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Da Graphen nur Knoten und Kanten haben müssen alle zu modellierenden Elemente entweder Knoten oder Kante sein. Folgende festlegungen wurden für diese Arbeit dabei getroffen:
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\begin{itemize}
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\item{Straße sei eine Kante}
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\item{Kreuzung sei ein Knoten}
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\end{itemize}
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Graph unter benutzung von JGraphT \\
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Graph für kreuzungsübersicht (zwischen Kreuzung) \\
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Graph für innerhalb der Kreuzung \\
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Micro / Macro Modell
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Es gilt das Straßennetz und die Sensoren in einen Graph zu überführen. Dabei sind Straßen Kanten und Kreuzungen Knoten.
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Innerhalb von Kreuzungen nehme ich eine Modellierung der Sensoren vor und bilde wieder einen Graphen, diesmal mit Verbindungen zwischen Sensoren als Kanten und Sensoren als Knoten.
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}
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\subsubsection{Kreuzung}{
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\begin{itemize}
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\item{Straße sei eine Kante}
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\item{Sensoren seien Knoten}
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\item{Unbekannte Sensoren seinen ebenfalls Knoten}
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\end{itemize}
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}
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Es hat sich aus Übersichtsgründen bewährt die Straße auf zwei Ebenen zu Modellieren.
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1. Eine Übersicht über die Kreuzungen (Macro Modell). Hier sind uns keine Verkehrsdaten bekannt und es soll Ziel sein für dieses Macro Modell Werte zu berechnen.
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2. Eine Übersicht über eine Kreuzung (Micro Modell). Hier sind uns einige Daten bekannt(Sensorwerte). Ziel ist es unbekannte werte zu berechnen und diese auf das Macromodell zu übertragen.
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}
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Diese Modellierung hat folglich zwei Genauigkeitsstufen.
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Auf Kreuzungen haben wir eine erhöhte Genauigkeit, da wir nur dort Sensoren haben.
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Der Zwischenkreuzungsgraph modelliert nun den Zusammenhang zwischen den Kreuzungen reduziert auf 'in welche Richtung kann das Auto von Kreuzung x fahren'. Dies entspricht auch der Sensorverteilung, die ausschließlich auf Kreuzungen auftreten und nicht auf Straßen zu finden sind.\\
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Die schwäche des Modells ist die Annahme, dass ein Auto in Luftlinie von eingangssensor zum Ausgangssensor fährt und keine geoinformationen über die Kante zur Verfügung stehen.
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\subsection{Modell im Computer}{
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Um die Graphen im Computer zu modellieren wird auf die Java Graphen Library JGraphT zurückgegriffen. Diese erlaubt es nicht nur Graphen aufzubauen und auf diesen zu rechnen, sondern auch die Visualisierung dieser.
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}
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\subsection{Modell als Matrix}{
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Matrixmultiplikation, aus Graphen generiert. Zur berechnung
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Um die Berechnung zu vereinfachen kann es sinnvoll sein den Graphen in eine Matrix zu überführen.
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\subsubsection{Verbindungsmatrizen}{
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Die Verbindungen von Sensoren zu Kreuzungsausgängen bzw Eingängen kann mithilfe einer Matrix ausgedrückt werden.
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VERBINDUNGSMATRIX AX
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Bild AX
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Matrix Eingänge auf Ausgänge
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Matrix Sensoren auf Ausgänge
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}
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\subsubsection{Berechnungsmatrizen}{
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Wenn nicht nur Verbindungen Modelliert werden sollen, sondern auch die Sensorwerte in Verbindung mit den Abbiegewahrscheinlichkeiten in die Matrix einfließen, so lassen sich ggf alle virtuellen Sensoren einer Kreuzung mit Werten belegen. Mehr zu diesem Thema im Kapitel Berechnung.
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}
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}
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@ -1,14 +1,13 @@
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In Ballungsgebieten, vornehmlich Städten, steigt die Anzahl der Verkehrsteilnehmer.
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Insbesondere die Anzahl der Autos ist in den letzten Jahren drastisch gestiegen[ZITAT]
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und von [ZITAT] wird prognostiziert, dass dieser Trend anhalten wird[ZITAT].\\
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Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf die Straßen und auf den Verkehr aus.[ZITAT]\\
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und von [ZITAT] wird prognostiziert, dass dieser Trend anhalten wird.\\
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Diese zunehmende Belastung wirkt sich auf Straßen,auf den Verkehr und auf den Menschen aus.[ZITAT]\\
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In dieser Arbeit wird untersucht in wieweit man durch Verkehrsdaten, welche mithilfe von Induktionsschleifen auf den Straßen erfasst wurden, den Verkehr voraussagen und Straßenbelastungen berechnen kann. Hierfür wurde ein Modell der Straße entwickelt und verschiedene Berechnungsansätze diskutiert. \\
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Dabei ist der zeitliche Versatz zwischen den Straßenkreuzungen und die unbekannte Geschwindigkeit der Autos die größte Herausforderungen.\\
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Mithilfe von Linearen Gleichungssystemen konnten Belastungen und Verkehrsaufkommen auf dem untersuchten Gebiet berechnet werden. Diese Berechnung kann Grundlage für moderne, selbst regelnde Verkehrssysteme sein oder als Grundlage für die Optimierung von Verkehrssystemen dienen. Außerdem erlaubt dieses Modell einen 'Blick in die Zukunft', da Werte für die nahe Zukunft(1 Minute) mit hoher Genauigkeit[?] vorausgesagt werden können.\\
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wenige datenpunkte, ganzes gebit sollte bekannt sein \\
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stadt darmsatdt \\
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verkehrsbelastung berechnen \\
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bessere planungssicherheit, optimierung des verkehrsflusses \\
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unübersichtlichkeit der daten, nur lokal, kein rückschluss auf globale situation
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